v2.11.0 (5687)

Cours scientifiques - APM_5AI07_TP : Programming with GPU for Deep Learning

Descriptif

La mise en œuvre des méthodes d’apprentissage profond s’appuie sur des bibliothèques logicielles puissantes pour définir l’architecture des réseaux de neuronaux et simplifier l’utilisation des algorithmes nécessaires à la phase d’entraînement de ces réseaux. L’utilisation des architectures modernes pour accélérer les calculs réaliser lors de la phase d’apprentissage est indispensable pour atteindre les performances nécessaires à l’utilisation de bases de données d’apprentissage de grande taille. Les bibliothèques actuelles d’apprentissage profond masque, pour la simplification d’utilisation, les détails de mise en œuvre des algorithmes sur ces architectures. Cet enseignement propose un tour d’horizon des principaux algorithmes et leurs implémentations dans les bibliothèques d’apprentissage actuelles.

24 heures en présentiel

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Mots clés

programmation multi-threads, architecture GPU, algorithme de rétro-propagation, TensorFlow, PyTorch.
Veuillez patienter